A effect-size
tag não possui wiki. A página da Wikipedia sobre o tamanho do efeito não fornece uma definição geral precisa. E nunca vi uma definição geral do tamanho do efeito . No entanto, ao ler algumas discussões como esta , tenho a impressão de que as pessoas têm em mente uma noção geral de tamanho de efeito, no contexto de testes estatísticos . Eu já vi que a média padronizada é denominada como o tamanho do efeito para um modelo normal , bem como a diferença média padronizadaN ( μ , σ 2 ) θ = ( μ 1 - μ 2 ) / σ θ | q | H 0 : { μ = 0 } H 0 : { μ 1 = μ 2 }para um modelo de "dois meios gaussianos". Mas e uma definição geral? A propriedade interessante compartilhada pelos dois exemplos acima é que, até onde eu posso ver, a potência depende dos parâmetros apenas através de e é uma função crescente dequando consideramos os testes usuais para no primeiro caso e no segundo caso.
Essa propriedade é a ideia subjacente à noção de tamanho do efeito? Isso significaria que o tamanho do efeito é definido até uma transformação monotônica de um para um? Ou existe uma definição geral mais precisa?
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Respostas:
Eu não acho que possa haver uma resposta geral e precisa. Pode haver respostas gerais que são soltas e respostas específicas que são precisas.
De maneira mais geral (e mais vagamente), um tamanho de efeito é uma medida estatística de quão grande é um relacionamento ou diferença.
Nos problemas do tipo de regressão, um tipo de tamanho de efeito é uma medida de quanto da variação da variável dependente é explicada pelo modelo. Mas, isso é precisamente responsável (AFAIK) na regressão OLS - por . Existem medidas de "pseudo- " para outra regressão. Também existem medidas de tamanho de efeito para variáveis independentes individuais - essas são as estimativas de parâmetros (e as transformações delas).R 2R2 R2
Em um teste t, um bom tamanho de efeito é a diferença padronizada das médias (isso também funciona na ANOVA e pode funcionar em regressão se escolhermos valores particulares das variáveis independentes)
e assim por diante.
Existem livros inteiros sobre o assunto; Eu costumava ter um, acredito que Ellis é uma versão atualizada (o título parece familiar)
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